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개요dbt Semantic Layer는 데이터 분석 도구와 BI 툴에서 일관된 정의와 지표를 사용할 수 있도록 도와주는 추상화 계층입니다. 데이터 모델링과 분석 간의 간극을 해소하고, 모든 사용자가 동일한 의미의 데이터를 기반으로 작업할 수 있도록 지원함으로써 ‘정의된 단일 진실(SSOT, Single Source of Truth)’을 구현합니다. 이는 데이터 품질 및 조직 전반의 의사결정 신뢰도를 극적으로 향상시킵니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의dbt Semantic Layer는 dbt에서 정의한 모델, 지표, 엔티티 등을 추상화하여 다양한 분석 도구에서 통합적으로 사용할 수 있게 하는 계층입니다.목적데이터 정의와 의미의 일관성을 보장하고, 분석 환경 간 연결성을 제공합니다.필요성각 도구마다 ..

개요Data Vault 모델링은 대규모 데이터 웨어하우스를 설계하고 구축하기 위해 개발된 방법론으로, 확장성(Scalability), 감사 추적(Auditability), 변동성(Volatility) 관리를 극대화합니다. 변화가 잦고 이질적인 소스 데이터를 효과적으로 통합하며, 현대 데이터 환경(빅데이터, 클라우드)에도 적합하도록 설계되었습니다. Ralph Kimball이나 Bill Inmon의 전통적 데이터 모델링 기법을 보완하는 현대적 접근으로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의핵심 엔터티, 관계, 변경 이력을 별도 관리하여 대규모 통합 및 감사 추적이 가능한 데이터 웨어하우스 모델링 방법론목적데이터 소스 추가, 변경, 이력 관리가 용이한 확장 가능 데이터 웨어하우스 구축필요성급변..

개요관계형 데이터 모델(Relational Data Model)은 데이터를 테이블(릴레이션, Relation)의 형태로 구조화하여 저장하고 관리하는 데이터 모델입니다. 오늘날 대부분의 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)이 관계형 모델을 기반으로 운영되며, 이를 통해 효율적인 데이터 저장, 검색 및 관리가 가능합니다. 본 글에서는 관계형 데이터 모델의 개념과 주요 구성 요소, 정규화, 장단점 및 최신 트렌드를 살펴봅니다. 1. 관계형 데이터 모델이란?관계형 데이터 모델은 데이터를 행(Row)과 열(Column)로 구성된 테이블(릴레이션) 형태로 표현하는 모델입니다. 이 모델은 고유한 키(Primary Key)와 관계(Foreign Key)를 기반으로 데이터 무결성을 보장하며, SQL(Structured Q..

개요데이터베이스 관리 시스템은 **관계형 데이터베이스(RDBMS, Relational Database Management System)**와 **NoSQL(Database Management System)**로 구분된다. RDBMS는 전통적인 테이블 기반의 데이터 저장 방식을 사용하며, NoSQL은 다양한 데이터 모델을 지원하여 유연성과 확장성이 뛰어난 특징을 갖는다. 본 글에서는 RDBMS와 NoSQL의 개념, 차이점, 장점 및 단점, 그리고 사용 사례를 비교 분석한다.1. 관계형 데이터베이스(RDBMS)란?RDBMS는 행(Row)과 열(Column)로 구성된 테이블(Table) 기반의 데이터베이스로, 데이터를 구조적으로 저장하고 SQL(Structured Query Language)을 사용하여 관리한..